В августе 2023 года журнал The Lancet Digital Health опубликовал результаты масштабного исследования, посвященного влиянию дигитализации на мировую медицину. Международная группа ученых пришла к выводу, что благодаря телемедицине, ИИ, работе с «большими данными» врачам стало гораздо проще принимать адекватные клинические решения, а в отрасли выросла производительность труда. Однако исследователями был отмечен и обратный результат прогресса: часть цифровых технологий не оправдала ожиданий или поставила профсообщество перед непредвиденными вызовами. О наиболее значимых результатах использования ИТ-решений в практике крупнейшей в стране частной сети многопрофильных клиник Vademecum рассказали директор по цифровой трансформации ГК «Медси» Александр Пилипчук и главный специалист ГК «Медси» по направлению «лучевая диагностика», заведующий отделением лучевой диагностики Клинической больницы «Медси» в Отрадном Данил Малютин.
Александр Пилипчук и Данил Малютин
– Над какой прикладной задачей в периметре цифровой трансформации группы вы сейчас работаете?
Александр Пилипчук: Главная цель цифровой трансформации и моя лично задача – построить мостик межу такой консервативной, в хорошем смысле, зарегулированной отраслью, как медицина, исповедующей принцип «не навреди», и современными трендами, решениями, гибкими подходами в ИТ. Медицина подошла к цифровой трансформации позже, чем многие другие отрасли, и это дает свои преимущества, поскольку в бизнесе уже реализовано разнообразие инноваций и мы можем оценивать, какие из них применимы к здравоохранению.
Теперь о повседневных прикладных задачах нашей компании. Сразу оговорюсь, что «цифровая трансформация» и «цифровизация» – понятия, похожие по звучанию, но по существу различные. Цифровизация – внедрение конкретных диджитал-инструментов, автоматизация. Мы этим, безусловно, занимаемся, но это, можно сказать, уже пройденный этап, а новый виток развития ГК – именно цифровая трансформация, это смена образа мышления, связанная с цифровыми трендами, новыми продуктами, технологиями. Мы двигаемся сейчас в двух фундаментальных векторах.
Первый – работа с данными и построение на их основе различных решений с понятной пользой для бизнеса. Сюда входит как применение ИИ (о котором мы, безусловно, отдельно поговорим) для персонализации опыта, для помощи врачам, для автоматизации и оптимизации инструментов коммуникации, так и развитие аналитики от простых подходов к «продвинутым». Мы хотим стать Data-Driven Company, иными словами, стремимся к тому, чтобы все ключевые решения принимались на основании анализа данных и, более того, чтобы данные были максимально открытыми и доступными пользователям.
Другой вектор – продуктовое мышление. Для развития этого направления мы создали отдельную компанию «Медси Диджитал», в которую набираем нетипичных для медицины сотрудников – это айтишники, «хардовые» разработчики, а также продакт-менеджеры. Ключевой вызов – «поженить» медицину и «цифру» так, чтобы продуктовые команды лучше других знали, что нужно клиенту, не отрываясь от реальности медицинского бизнеса.
– Это текущий этап, а какие отрезки большого пути вы уже прошли? Какие этапы цифровой трансформации в принципе приходится пройти современной медицинской компании?
А.П.: Есть фреймворк, который иллюстрирует эволюцию цифровой трансформации. Первый ее этап – это Digital First, по сути – цифровизация процессов, о чем мы поговорили в самом начале. Для «Медси» он выражался в переводе всех клиник на единую информационную систему, чтобы у каждого клиента была своя электронная карта, а у врача – вся информация о пациенте, куда бы тот ни обратился. Это базовые вещи, основа и большой шаг в погружении активов ГК в единое информационное пространство. Второй этап называется Mobile First, когда, имея базис, мы начали развивать мобильные решения для пациентов. Спрос на мобильные технологии заставил адаптировать сайты для удобного просмотра, привел к упрощению поиска, развитию инструментов цифрового маркетинга и, конечно, появлению мобильного приложения SmartMed, которое постепенно превращается в платформу. И, наконец, тот этап, в который мы частично уже погрузились, – AI First: ИИ для оптимизации тех или иных аспектов бизнеса.
– Давайте тогда о нем и поговорим. Мы знаем, что в ГК «Медси» еще в начале пандемии апробировали сервисы ИИ в клинической практике, расскажите, по какому принципу вы отбираете те или иные решения для внедрения?
Данил Малютин: Когда проходит вау-эффект от первых результатов применения той или иной технологии с ИИ, мы с холодной головой оцениваем ее медицинскую и коммерческую эффективность. Большой толчок к применению ИИ дала пандемия COVID, со старта которой мы попробовали, отработали некоторые модули. Был отличный проект по видеонаблюдению за пациентами, когда система собирала данные о состоянии пациентов в стационаре и передавала сигнал на компьютер медработнику. Таким образом мы значительно снизили нагрузку на средний персонал. Еще один пример – автоматическое прогнозирование клинических ухудшений у пациента с коронавирусом. Это модуль, который собирал информацию из медицинской карты и выдавал прогноз ухудшения состояния пациента на ближайшие трое суток для врача, условно красный либо зеленый флаг, что значительно упрощало работу.
Все эти технологии объединяет одно: они не принимают решение за доктора, а сокращают затраты клиники и оптимизируют маршрут для диагностики и лечения за счет подсказок, маркеров, сигналов. Один из наших текущих проектов, иллюстрирующий этот принцип, – выявление патологий по рентгену легких. В «Медси» в год проводится более 650 тысяч исследований с применением методов лучевой диагностики – это огромный массив. На эту базу мы поставили ИИ, который вычисляет вероятность патологии. Разница с другими решениями в том, что ИИ не знает заранее, что ему искать. Снимки условно без патологии мы отправляли на описание в наши клиники в регионах, где ФОТ врачей меньше, а с патологией – маршрутизировали в московские филиалы, тем самым выходя на окупаемость проекта. Кроме того, в пилотном режиме запускаем автоматический подсчет коронарного кальция и обнаружение аневризмов, для того чтобы эффективно маршрутизировать пациента к профильному специалисту. Также есть проект по считыванию результатов маммографии, где ключевая цель – не только помочь доктору верно описать изменения в молочной железе, но и выявить риск подозрения на злокачественность обнаруженных ИИ изменений и далее направить пациента к онкологу-маммологу. Инструментами ИИ пользуются в патоморфологической лаборатории «Медси». В стоматологии – при формировании слепка зубной области для лаборатории. В дерматологии производим картирование всего тела с родинками и выявляем силами в том числе ИИ родинки с подозрением на патологию.
– Где, помимо собственно клинической практики, в «Медси» используют ИИ-решения?
А.П.: В маркетинге и коммуникациях. Как и в любой другой индустрии, мы пытаемся с помощью анализа данных сформировать продукт, интересный пациенту. Это постоянно обновляемый набор продуктовых гипотез и соответствующих для них сегментов пациентов, построенных на основании данных, которые мы апробируем. Скажем, теперь мы увидели потенциал в чат-ботах с нейросетью. Также есть ряд технологий, направленных на оптимизацию процессов управления компанией. Одна из таких – система, которая следит за расписанием приемов врачей в поликлиниках и может определить их оптимальную «рассадку», учитывая спрос в определенный день недели. ИИ помогает нам в проверке качества лечения – с его помощью мы анализируем протоколы, которые ведут врачи, тогда как вручную мы бы смогли покрыть максимум 10% таких документов. Но и здесь работает лишь эффективный отбор – компьютер высылает эксперту на детальный анализ те случаи, которые кажутся подозрительными.
– Немного обывательский вопрос. В интернете развернулась дискуссия, кого чат-боты на основе нейросетей никогда не заменят, и на первом месте, по мнению разработчиков ИИ-сервисов, как раз медицинские специалисты, потому что компьютер не может проявить эмпатию или найти нестандартное решение. Это близко к истине? И как правильно использовать силу нейросети?
А.П.: Сейчас мы говорили о решениях, где ИИ только подсвечивает определенные патологии, дает подсказки, упрощает работу врача, но в конечном счете решение всегда за доктором. Тем не менее вы верим в потенциал нейросетей, того же ChatGPT, для выжимки и обобщения массива информации. Пример: наш пациент звонит в кол-центр, и, чтобы понять, с чем он раньше обращался, какова история посещений, необходимо изучить массив данных за короткое время, что в принципе невозможно. Аналогичная история на приеме у врача. Если у пациента есть длинная история посещений, как правило, доктор смотрит один, два, может быть, три предыдущих приема и так быстро, насколько это возможно, потому что пациент не готов ждать, а ИИ может сделать выжимку и выдать список самой важной информации о клиенте.
Д.М.: Говорить о том, что ИИ полностью заменит доктора, конечно, преждевременно. Наверное, только в очень конкретных вопросах, на которые можно ответить «да» или «нет», для помощи врачу. Теоретически можно подгрузить абсолютно всю информацию о болезнях в базу, но сколько уйдет времени, чтобы ИТ-специалисты поняли тонкости медицины, работы врача? Возможна ли оцифровка медицинских знаний до такой степени, чтобы данные не искажались? Наверное, вопрос больше к футурологам.
– Вы сейчас рассказали об экономических и организационных результатах использования конкретных ИТ-решений. А измеряете ли вы эффект ИТ-модернизации в масштабе всей компании?
А.П.: Есть три ключевых направления или горизонта, в которых мы ожидаем позитивного экономического эффекта от цифровой трансформации. Первый и самый близкий горизонт – это экономия расходов. Эффект достигается за счет, по сути, перевода в цифровой формат ключевых процессов взаимодействия с пациентом. Например, когда человек самостоятельно записывается на прием к врачу, а не звонит в кол-центр или оплачивает счет из приложения, не идет в регистратуру, когда значимую долю обращений эффективно обрабатывает чат-бот. Соответственно, расходы на содержание кол-центра снижаются, нужно меньше сотрудников для выполнения относительно рутинных функций. Второй – это рост продаж наших стандартных продуктов, но через диджитал-каналы. Сюда входит и телемедицина, и лабораторный «супермаркет», и интернет-аптека, и маркетплейс, где продаются чекапы, различные программы. Есть третий горизонт – наверное, менее стандартный, чем предыдущие два. Нам кажется, что у человека есть потребность не только сделать анализы, полечиться, а в целом быть здоровым. Одних медицинских сервисов недостаточно, поэтому мы планируем развивать такие направления, как психология, работа с проблемами сна, нутрициология и другие. И на этом горизонте важно, чтобы в LTV пациента росла доля не только чисто медицинских направлений. В действительности мы говорим о трансформации в экосистему сервисов заботы о здоровье. В основе развития компании также лежит наращивание компетенций работы с данными, в том числе ИИ, для правильной и своевременной персонализации сервисов.
В конечном итоге есть общий драйвер – частота общения с пациентами. Через диджитал растет частота взаимодействия, что в итоге отражается на одном из этих трех эффектов и на всех одновременно.
– Обратимся к пациентам. Первое, что сейчас видят клиенты «Медси», это приложение SmartMed. Если его поизучать, видно, что вы пошли гораздо дальше, чем просто погрузить в сервис электронную запись к врачу и медкарту.
А.П.: Верно, мы начали с довольно простого приложения, но теперь превращаем его в платформенное решение, где как раз читаются все те горизонты, о которых я рассказал. Понятно, там есть запись к врачу, можно оплатить услуги, хранятся направления и результаты исследований. Помимо этого, реализован полноценный алгоритм вызова врача на дом. Там есть онлайн-аптека, где можно заказать лекарства не только в аптеках «Медси», но и у партнеров. Реализован отдельный полноценный магазин анализов, где можно покупать и комплексные пакеты, и отдельные позиции, работает сервис и с результатами исследований. У нас своя лаборатория, мы формируем результаты диагностики не только в формате PDF, а работаем с ними как с данными, стараемся пациенту показать динамику, подсветить тем или иным цветом, есть ли отклонения. Пока этот сервис на начальном этапе, но мы планируем им заниматься и его персонализировать, и именно на основании анализа строить программу чекапов. Ну и, конечно, маркетплейс продуктов «Медси» и партнеров. В итоге мы получаем мультимодульную платформу.
Следующий этап продуктового развития SmartMed – сегментация пациентов и выстраивание клиентских путей под их конкретные нужды, исходя из реализованных на платформе сервисов. Хотя в ГК больше миллиона уникальных пациентов в год, их можно разделить на условные группы с синонимичными жизненными ценностями, а также со схожими запросами, на которые мы отвечаем. Условно ЗОЖник-холостяк, которому нужно быстро и четко отслеживать свои показатели, мама с детьми, взрослые дети с возрастными родителями и другие клиенты со своим набором характеристик и, соответственно, необходимых сервисов.
– А в приложении уже есть аналог проактивного наблюдения за пациентами?
А.П.: Мы пока только сделали несколько «пилотов» с компаниями по кардионаправлению, онкологии и ЭКО. Поняли, что сервис востребован, и сейчас активно его разрабатываем. К концу года, надеемся, у нас появится отдельный набор программ по разным нозологиям, которые напомнят пациенту, что нужно сделать, в которых можно будет заполнять дневник, вести чат с врачом. По некоторым направлениям это принципиально важно, например по онкологии, когда пациент прошел курс химиотерапии у нас в Москве и уехал в свой регион, но важно быть на связи с врачом, делиться своими симптомами, потому что врач оказывает определенную поддержку, может вносить коррективы.
– В опубликованном The Lancet Digital Health исследовании удивляют не столько позитивные для отрасли выводы, сколько обозначенные учеными угрозы цифровизации: выгорание врачей, трудности в обучении работы с сервисами. Скептически оценивается и профит использования ИТ-решений в медицине. Вы согласны с такими выкладками?
А.П.: Отчасти. К примеру, внедрение телемедицинских технологий у нас шло непросто. Врачам необходимо что-то дополнительно изучать, осваивать интерфейс, держать в уме, что делать можно, а что – нельзя, и тому подобное. Телемедицину, скажем так, нужно было еще «продать» врачам. Но когда они начинают видеть эффект, сомнения уходят. То же можно сказать и о любой инновации. Я говорил выше про системы контроля качества счетов ДМС, мало кто из врачебного сообщества верил в эффективность этого инструмента, но в итоге на цифрах подтвердилось, что он заметно оптимизирует работу, подсвечивает ошибки. Именно так мы и выстраиваем мостик между медициной и ИТ.
Что касается выгоды, трудно говорить в общем про здравоохранение, но могу привести отдельные конкретные примеры. Уже проверено, что цифровизация процессов безусловно снижает затраты. Чем больше мы даем возможностей пациенту самому записываться на прием, оплачивать счета, то есть самому делать чек-ин, тем меньше сотрудников задействованы в их обслуживании. Более персонализированное предложение, более удобный канал для пациентов – значит, более заметный экономический эффект. Но если говорить непосредственно о медицине, то тут могут быть спорные моменты. Где-то мы действительно оптимизируем затраты, а где-то нужно, наоборот, привлекать еще больше ресурсов. Если мы говорим про телемедицину, то, с одной стороны, она снижает нагрузку на здравоохранение, но с другой – пациент, которому удобна телемедицина, обращается в клинику гораздо чаще. Для государственной системы это – лишняя нагрузка, для системы ДМС тоже, страховым компаниям это невыгодно, поэтому какие-то из ожиданий могут не оправдаться, нужно рассматривать каждый кейс под лупой. Но спорить с тем, что цифровая трансформация в целом приносит положительный финансовый результат, не приходится.
Д.М.: Дорого ли внедрить общую МИС на всю компанию «Медси»? Или, скажем, собирать все медицинские изображения в одном хранилище? Конечно, да, но такова реальность, и эти решения в итоге, в многолетней перспективе, дают гораздо больше потраченного.
